Magíster en Ingeniería Industrial
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Examinando Magíster en Ingeniería Industrial por browse.metadata.publisubject "INGENIERIA CIVIL INDUSTRIAL. MENCION GESTION"
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- ÍtemReasignación de camiones para el transporte de productos forestales mediante algoritmos genéticos(2009)
;Aguayo Bustos, Maichel Miguel -- maiaguayo@hotmail.com ;Ceballos Araneda, Luis A.Universidad del Bío-Bío. Departamento de Ingeniería Industrial (Chile)En Chile, la industria forestal es completamente privada, con una alta concentración en dos grandes firmas; Arauco y Mininco, las que poseen aproximadamente la mitad de las plantaciones del país y que verticalmente integran plantas de celulosa, aserraderos y papeleras. Diariamente en las faenas forestales se deben transportar diferentes productos desde los distintos orígenes en los predios hasta diferentes destinos determinados. Las empresas forestales subcontratan el servicio de transporte a diferentes empresas de servicios llamadas EMSEFOR. Las EMSEFOR perciben sus ingresos por cada kilómetro recorrido con carga desde un origen determinado a un destino cualquiera. El costo del recorrido siguiente a realizar, es decir el retorno por una nueva carga ya sea al mismo origen u otro es asumido íntegramente por la empresa que presta el servicio. A nivel país, las empresas mandantes utilizan un Sistema de Asignación de Camiones (Asicam) para la programación del transporté forestal. Esta programación tiene diferentes problemas asociados tales como: sobre carga de algunos camiones, jornada extensas de trabajo y tramos largo de recorrido sin carga. Asicam define una ventana de tiempo a todos sus despachos (Viajes). La idea en este estudio, es reasignar los viajes a los distintos camiones con el objetivo de minimizar los kilómetros recorridos sin carga. El problema a resolver (NP-hard) se puede interpretar como un problema de programación de la producción de “n” trabajos sobre “m” máquinas paralelas idénticas con tiempos de preparación o setup dependientes. Se proponen dos metaheurísticas basadas en algoritmos genéticos para optimizar la programación de camiones para el transporte forestal. El primer algoritmo genético (GA) utiliza los principios de la evolución genética, mientras el segundo algoritmo (GALS) combina la evolución genética con búsqueda local. Los algoritmos reducen los kilómetros recorridos sin carga en un 31 por ciento y aumentando la productividad por camión en un 25 por ciento.









